Alfanous - Quranic Search Engine
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Search and explore the Holy Qur'an with Arabic text, transliteration, and advanced search support.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo↓ 75/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"alfanous": {
"command": "uvx",
"args": [
"alfanous3-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add alfanous -- uvx alfanous3-mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"alfanous": {
"command": "uvx",
"args": [
"alfanous3-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"alfanous": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"alfanous3-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Alfanous-team, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5727 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 17% de los otros 5727 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5727 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Alfanous - Quranic Search Engine?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.9.4) llegó al registro hace 5 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Alfanous API
Alfanous is a Quranic search engine API that provides simple and advanced search capabilities for the Holy Qur'an. It enables developers to build applications that search through Quranic text in Arabic, with support for Buckwalter transliteration, advanced query syntax, and rich metadata.
Features
- Powerful Search: Search Quranic verses with simple queries or advanced Boolean logic
- Arabic Support: Full support for Arabic text and Buckwalter transliteration
- Rich Metadata: Access verse information, translations, recitations, and linguistic data
- Flexible API: Use as a Python library or RESTful web service
- Faceted Search: Aggregate results by Sura, Juz, topics, and more
- Multiple Output Formats: Customize output with different views and highlight styles
Quickstart
Installation
Install from PyPI using pip:
$ pip install alfanous3
Basic Usage
Python Library
>>> from alfanous import api
Simple search for a word
>> api.search(u"الله")
Advanced search with options
>> api.do({"action": "search", "query": u"الله", "page": 1, "perpage": 10})
Search using Buckwalter transliteration
>> api.do({"action": "search", "query": u"Allh"})
Get suggestions
>> api.do({"action": "suggest", "query": u"الح"})
Correct a query
>> api.correct_query(u"الكتاب")
Get metadata information
>> api.do({"action": "show", "query": "translations"})
Web Service
You can also use the public web service:
- Search: http://alfanous.org/api/search?query=الله
- With transliteration: http://alfanous.org/api/search?query=Allh
Or run your own web service locally (see alfanous_webapi).
Quick Examples
Search for phrases:
>>> api.search(u'"الحمد لله"')
Boolean search (AND, OR, NOT):
>>> api.search(u'الصلاة + الزكاة') # AND
>> api.search(u'الصلاة | الزكاة') # OR
>> api.search(u'الصلاة - الزكاة') # NOT
Fielded search:
>>> api.search(u'سورة:يس') # Search in Sura Yasin
>> api.search(u'سجدة:نعم') # Search verses with sajda
Wildcard search:
>>> api.search(u'*نبي*') # Words containing "نبي"
Faceted search (aggregate by fields):
>>> api.do({
... "action": "search", ... "query": u"الله", ... "facets": "sura_id,juz" ... })
Documentation
API Reference
Core Functions
api.search(query, **options)- Search Quran versesapi.do(params)- Unified interface for all actions (search, suggest, show, list_values, correct_query)api.correct_query(query, unit, flags)- Get a spelling-corrected version of a queryapi.get_info(category)- Get metadata information
The underlying Raw output engine is exposed as Engine in alfanous.api (and re-exported from alfanous directly). Use it as a context manager to ensure index resources are properly released:
from alfanous.api import Engine
or equivalently:
from alfanous import Engine
with Engine() as engine: result = engine.do({"action": "search", "query": u"الله"})
Search Parameters
Common parameters for api.do() with action="search":
query(str): Search query (required)unit(str): Search unit - "aya", "word", or "translation" (default: "aya")page(int): Page number (default: 1)perpage(int): Results per page, 1-100 (default: 10)sortedby(str): Sort order - "score", "relevance", "mushaf", "tanzil", "ayalength" (default: "score")reverse(bool): Reverse the sort order (default: False)view(str): Output view - "minimal", "normal", "full", "statistic", "linguistic" (default: "normal")highlight(str): Highlight style - "css", "html", "bold", "bbcode" (default: "css")script(str): Text script - "standard" or "uthmani" (default: "standard")vocalized(bool): Include Arabic vocalization (default: True)translation(str): Translation ID to includerecitation(str): Recitation ID to include (1-30, default: "1")fuzzy(bool): Enable fuzzy search — searches bothaya_(exact) andaya(normalised/stemmed) fields, plus Levenshtein distance matching (default: False). See Exact Search vs Fuzzy Search.fuzzy_maxdist(int): Maximum Levenshtein edit distance for fuzzy term matching —1,2, or3(default:1, only used whenfuzzy=True).facets(str): Comma-separated list of fields for faceted searchfilter(dict): Filter results by field values
For a complete list of parameters and options, see the detailed documentation.
Advanced Features
Exact Search vs Fuzzy Search
Alfanous provides two complementary search modes that control which index fields are queried.
Exact Search (default — fuzzy=False)
When fuzzy search is off (the default), queries run against the `aya_` field, which stores the fully-vocalized Quranic text with diacritical marks (tashkeel) preserved. This mode is designed for precise, statistical matching:
- Diacritics in the query are significant —
مَلِكِandمَالِكِare treated as different words. - No stop-word removal, synonym expansion, or stemming is applied to the query.
- Ideal when you need exact phrase matches, reproducible result counts, or statistical analysis.
# Default exact search — only the vocalized aya_ field is used
>> api.search(u"الله")
>> api.search(u"الله", fuzzy=False)
Phrase match with full diacritics
>> api.search(u'"الْحَمْدُ لِلَّهِ"')
Fuzzy Search (fuzzy=True)
When fuzzy search is on, queries run against both the aya_ field (exact matches) and the aya field (a separate index built for broad, forgiving search). At index time the aya field is processed through a richer pipeline:
- Normalisation — shaped letters, tatweel, hamza variants and common spelling errors are unified.
- Stop-word removal — high-frequency function words (e.g. مِنْ، فِي، مَا) are filtered out so they do not dilute result relevance.
- Synonym expansion — each token is stored together with its synonyms, so a query for one word automatically matches equivalent words.
- Arabic stemming — words are reduced to their stem using the Snowball Arabic stemmer (via
pystemmer), so different morphological forms of the same root match each other.
No heavy operations are performed on the query string at search time; all the linguistic enrichment lives in the index.
Additionally, for each Arabic term in the query, a Levenshtein distance search is performed against the aya_ac field (unvocalized, non-stemmed). This catches spelling variants and typos within a configurable edit-distance budget controlled by fuzzy_maxdist.
# Fuzzy search — aya_ (exact) + aya (normalised/stemmed) + Levenshtein distance on aya_ac
>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True)
Increase edit distance to 2 to tolerate more spelling variation
>> api.search(u"الكتاب", fuzzy=True, fuzzy_maxdist=2)
Via the unified interface
>> api.do({
... "action": "search", ... "query": u"مؤمن", ... "fuzzy": True, ... "fuzzy_maxdist": 1, ... "page": 1, ... "perpage": 10 ... })
fuzzy_maxdist | Behaviour |
|---|---|
1 (default) | Catches single-character insertions, deletions, or substitutions |
2 | Broader tolerance — useful for longer words or noisy input |
3 | Maximum supported — use with care as recall increases significantly |
Fuzzy mode is particularly useful when:
- The user does not know the exact vocalized form of a word.
- You want morphologically related words to appear in the same result set (e.g. searching *كتب* also surfaces *كتاب*, *كاتب*, *مكتوب*).
- You want synonym-aware retrieval without writing explicit OR queries.
Note:
pystemmermust be installed for stemming to take effect (pip install pystemmer). If the package is absent the stem filter degrades silently to a no-op, leaving normalisation and stop-word removal still active.
List Field Values
list_values returns every unique indexed value for a given field. Use it to discover the full vocabulary of searchable fields — for example, all available translation identifiers, part-of-speech tags, or root words — before composing a query.
# Get all unique root values in the index
>> api.do({"action": "list_values", "field": "root"})
Returns: {"list_values": {"field": "root", "values": [...], "count": N}}
Discover all indexed translation IDs
>> api.do({"action": "list_values", "field": "trans_id"})
Discover all part-of-speech categories for word search
>> api.do({"action": "list_values", "field": "pos"})
Retrieve all indexed lemmas on demand (replaces the former show/lemmas)
>> api.do({"action": "list_values", "field": "lemma"})
Parameters:
field(str): The name of the indexed field whose unique values you want (required).
Return value:
A dictionary with a list_values key containing:
field— the requested field name.values— sorted list of unique non-empty indexed values.count— length of thevalueslist.
Query Correction
correct_query() uses Whoosh's built-in spell-checker to compare each term in the query against the index vocabulary and replace unknown terms with the closest known alternative. When the query is already valid (all terms appear in the index) the corrected value in the response is identical to the original input.
# Correct a query via the dedicated function
>> api.correct_query(u"الكتاب")
Returns:
{"correct_query": {"original": "الكتاب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}
Correct a misspelled / out-of-vocabulary term
>> api.correct_query(u"الكتب")
Returns:
{"correct_query": {"original": "الكتب", "corrected": "الكتاب"}, "error": ...}
Via the unified interface
>> api.do({"action": "correct_query", "query": u"الكتب", "unit": "aya"})
Parameters:
query(str): The raw query string to correct (required).unit(str): Search unit — currently only"aya"is supported; other units returnNone(default:"aya").flags(dict): Optional dictionary of additional flags.
Return value:
A dictionary with a correct_query key containing:
original— the input query string as provided.corrected— the corrected query string; identical tooriginalwhen no correction is needed.
Query Syntax
Alfanous supports advanced query syntax:
- Phrases: Use quotes -
"الحمد لله" - Boolean AND: Use
+-الصلاة + الزكاة - Boolean OR: Use
|-الصلاة | الزكاة - Boolean NOT: Use
--الصلاة - الزكاة - Wildcards: Use
*for multiple chars,?for single char -*نبي*,نعم؟ - Fielded Search: Use field name -
سورة:يس,سجدة:نعم - Ranges: Use
[X الى Y]-رقم_السورة:[1 الى 5] - Partial Vocalization: Search with some diacritics -
آية_:'مَن' - Derivation (stem): Use
>->رحيم(searchesaya_stem— corpus-derived stem) - Derivation (lemma): Use
>>->>رحيم(searchesaya_lemma— all inflections of the same lexeme) - Derivation (root): Use
>>>->>>ملك(searchesaya_root— all words from the same root) - Tuples: Use
{root,type}-{قول،اسم}
Derivation-Level Search
Control how broadly the search expands morphologically using the derivation_level parameter:
| Level | Value | Index field | Description |
|---|---|---|---|
| 0 | "word" | aya | Exact match only (default) |
| 1 | "stem" | aya_stem | Corpus-derived stem — words sharing the same morphological stem |
| 2 | "lemma" | aya_lemma | Corpus lemma — all inflections of the same lexeme |
| 3 | "root" | `aya_root
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo